MATLAB中的最小损失哈希码

这个函数接收n组赔率输入，例如一场足球比赛中，+100表示弱队获胜，-125表示优势球队获胜，+220表示平局。无论比赛结果如何，该函数都能计算出每个结果的投注百分比，以帮助您最大限度地减少损失。作者主要关心在n=2时功能是否有效，对更高的n值存在一定不确定性。

利用Matlab软件编写卷积码编码程序，支持随机输入和自定义输入长度及矩阵。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

码的概念：在关系数据库中，码是指能够唯一标识关系中每一行的属性集合。 课件示例：学号-课程号对是成绩关系的码，因为每个学生在每门课程中只有一个成绩。学号-姓名对是学生关系的码，因为每个学生都有唯一的姓名。 码的类型：- 主码：关系中唯一的标识符。- 候选码：可以唯一标识关系中每一行的属性集合。- 超码：包含候选码的属性集合。

HashMap vs. Hashtable 线程安全性:* HashMap: 非线程安全，在多线程环境下使用需手动同步。* Hashtable: 线程安全，内部方法使用 synchronized 修饰。 null 值处理:* HashMap: 允许键和值都为 null。* Hashtable: 键和值均不允许为 null，否则抛出 NullPointerException。 继承关系和实现:* HashMap: 继承自 AbstractMap 类，实现了 Map 接口。* Hashtable: 继承自 Dictionary 类，实现了 Map 接口。 性能:* HashMap: 通常情况下性能优于 Hashtable，因为无需进行同步操作。 迭代器:* HashMap: 迭代器是快速失败的，在迭代过程中如果 map 被修改，会抛出 ConcurrentModificationException。* Hashtable: 迭代器是安全的，在迭代过程中即使 map 被修改，也不会抛出异常。 应用场景 单线程环境或需手动同步多线程环境: 使用 HashMap 效率更高。 多线程环境且需要线程安全: 使用 Hashtable。 总结: 选择 HashMap 或 Hashtable 取决于对线程安全的需求和性能考量。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

SQL Server 中的 MD5 函数提供 MD5 哈希加密算法，可用于保护数据安全。经过测试，已验证其哈希结果与其他加密实现一致。

此页面是Kitayama S，Cilsalar H.（正在审核）提交的手稿的在线存储库：“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码，包括更新的文件：“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”，“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失（EAL）和随时间推移的预期损失（EL）。

该函数设计用于解决问题中的最小值需求，并提供了最优解决方案。